ለ 2025 ፈጣንና ሊሰፋ የሚችል LLM ለማገልገል 12 ምርጥ የ Xorbits ድምዳሜ አማራጮች
የተዘጋጀ በ ሴፕቴ 29 ፣ 2025
9 ደቂቀ ምርት
መግቢያ: ቡድኖች ከ Xorbits Inference ውጭ የሚፈልጉበት ምክንያት
LLMዎችን፣ ንግግርን ወይም ብዙ ሞዴሎችን ለማገልገል Xorbits Inference (Xinference) እየሞከሩ ከሆነ፣ ብቻዎን አይደሉም—ይህ ችሎታ ያለው፣ ተለዋዋጭ ቤተ-መጽሐፍት ነው። ነገር ግን ማስጀመሪያዎች ከአስተሳሰብ ወደ ምርት ሲሸጋገሩ፣ ብዙ ቡድኖች አዲስ ጥያቄ መጠየቅ ይጀምራሉ፡ ለፍጥነት፣ ለዋጋ እና ደረጃ አሰጣጥ ምርጥ የ Xorbits Inference አማራጮች ምንድን ናቸው? የጂፒዩ አጠቃቀምን እያሳደጉ፣ በድርጅት MLOps ላይ ደረጃውን የጠበቀ ወይም የስሜት-ነክ ባህሪያትን እየላኩ፣ ትክክለኛው የትንበያ ቁልል ከፍተኛ ገንዘብ እና ራስ ምታት ሊያድን ይችላል።
ይህ መመሪያ ከፍተኛ የ Xorbits Inference አማራጮችን በአፈጻጸም፣ በማሰማራት እና በስርዓተ-ምህዳር የአካል ብቃት ላይ ያወዳድራል። vLLM፣ Hugging Face TGI፣ NVIDIA TensorRT-LLM፣ LMDeploy፣ Triton እና ሌሎችንም እንቃኛለን—እንዲሁም እያንዳንዱ የሚያበራበትን እንቃኛለን። በመንገዱ ላይ፣ ተግባራዊ ሁኔታዎችን፣ የማስተካከያ ምክሮችን እና የ Sider.AIን ቀላል ንክኪ ምክርን እናካፍላለን፣ እሱ በእውነት ጠቃሚ በሆነበት።
ፈጣን አውድ፡ Xorbits Inference (Xinference) ተለዋዋጭ አስጀማሪ እና የሩጫ ጊዜን በመጠቀም ቋንቋን፣ የንግግር ማወቂያን እና ብዙ ሞዴሎችን ለማገልገል የተነደፈ ቤተ-መጽሐፍት ነው። ሞዱላሪቲውን ከወደዱት ግን ፈጣን፣ የበለጠ ልዩ ወይም ለድርጅት ዝግጁ የሆነ ነገር ከፈለጉ፣ ማንበብዎን ይቀጥሉ።
እነዚህን አማራጮች የመረጥንበት መንገድ (እና መቼ መጠቀም እንዳለብን)
- በደረጃ አሰጣጥ ላይ ያለ አፈጻጸም: ቀልጣፋ KV መሸጎጫ፣ ገጽ የተደረገ ትኩረት፣ የቴንሰር ትይዩነት እና የተመቻቹ የ CUDA ኮርነሎች።
- የማሰማራት ተለዋዋጭነት፡ ከሃርድዌርዎ (NVIDIA/AMD/CPU)፣ ከመያዣ ስትራቴጂዎ እና ኦርኬስትራዎ (K8s፣ Ray፣ ባዶ ብረት) ጋር ይሰራል።
- አስተማማኝነት እና ብስለት፡ በקהበረሰቡ የተፈተነ እና/ወይም በጠንካራ ሻጮች የሚደገፍ።
- የሥነ-ምህዳር ጥልቀት፡ ከአገልግሎት መግቢያዎች፣ ከክትትል፣ ከA/B ሙከራ እና ከሞዴል መዝገቦች ጋር ውህደት።
- የወጪ ቆጣቢነት፡ ዝቅተኛ የጂፒዩ ማህደረ ትውስታ አሻራ፣ የተሻለ ባችንግ እና የሩጫ ጊዜ ማሻሻያዎች።
አጭር ዝርዝር፡ በ2025 ምርጥ የ Xorbits Inference አማራጮች
- vLLM - ከፍተኛ-ትራፊክ፣ ዝቅተኛ-መዘግየት LLM ከአገልግሎት ጋር በገጽ በተደረገ ትኩረት። ለማምረት የህብረተሰብ ተወዳጅ።
- Hugging Face Text Generation Inference (TGI) - ለድርጅት ዝግጁ፣ ባለብዙ ሞዴል ባህሪያት እና ጥሩ ergonomics።
- NVIDIA TensorRT-LLM - በግራፍ ደረጃ እና በከርነል ማሻሻያዎች በ NVIDIA GPUs ላይ ከፍተኛ አፈጻጸም።
- LMDeploy - ቀላል ክብደት ያለው፣ ተግባራዊ LLM ከ TensorRT እና Triton የኋላ-ፍጻሜዎች ጋር።
- NVIDIA Triton Inference Server - ለDL ማዕቀፎች፣ CPU/GPU እና ስብስቦች የ Polyglot ትንበያ አገልጋይ።
- Ollama - ለማኮች እና አገልጋዮች ገንቢ-ተስማሚ፣ የአካባቢ-መጀመሪያ አገልግሎት እና ማሸግ።
- OpenVINO - በቁጥር እና በግራፍ ማሻሻያዎች ጠንካራ የ CPU-መጀመሪያ ማሻሻያ ቁልል።
- Ray Serve - ለ Python ማይክሮሰርቪሶች እና ባለብዙ ሞዴል መስመሮች የሚመጥን ሞዴል-ማገልገል ማዕቀፍ።
- Text-Generation-WebUI ሥነ-ምህዳር - ፈጣን ፕሮቶታይፕ፣ የህብረተሰብ መሣሪያ፣ አስማሚዎች እና የቁጥር የስራ ፍሰቶች።
- vLLM + TGI ድብልቅ ቅጦች - ቡድኖች ብዙውን ጊዜ እነዚህን ለተለዩ መስመሮች ወይም የኋላ-ፍጻሜዎች ያዋህዳሉ።
- Baseten እና የሚተዳደሩ መድረኮች - ለፈጣን ጊዜ-ወደ-እሴት ሙሉ በሙሉ የሚተዳደሩ የማስተናገጃ ንብርብሮች።
- Triton + TensorRT-LLM ጥምር - ለተልዕኮ-ወሳኝ ትራፊክ በጣም የተመቻቸ NVIDIA-ቤተኛ ቧንቧ።
የማህበረሰብ ጥበብ: ባለሙያዎች የሚመክሩት
በባለሙያ መድረኮች ላይ በምርት ውይይቶች ውስጥ, ሦስት ሞተሮች በተደጋጋሚ ይጠቀሳሉ: vLLM, TGI እና TensorRT-LLM - TensorRT-LLM በተለምዶ በ NVIDIA ሃርድዌር ላይ ጥሬ አፈፃፀምን ከፍ በማድረግ እና vLLM/TGI ለቀላልነት እና ተለዋዋጭነት ይመረጣሉ።
ጥልቅ ዳይቮች፡ ጥንካሬዎች፣ የንግድ ልውውጦች እና ምርጥ-የሚስማሙ ሁኔታዎች
- vLLM: ገጽ የተደረገ የትኩረት ፓወር ሃውስ ለሚከተለው ምርጥ ነው: ከፍተኛ የLLM አገልግሎትን በጠንካራ ባችንግ፣ በተለዋዋጭ ማህደረ ትውስታ አስተዳደር እና ቀላል ጉዲፈቻ።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ የ vLLM ገጽ የተደረገ ትኩረት እና የተመቻቸ KV መሸጎጫ እጅግ በጣም ጥሩ ምልክት ይሰጣሉ እና በተለመዱ 7B–70B ሞዴሎች ላይ አነስተኛ መዘግየቶችን ይሰጣሉ።
- የማዋቀር ልምድ፡ ቀጥተኛ የ Docker ማስጀመሪያዎች; ከተለመዱ MLOps ቁልሎች ጋር በደንብ ይዋሃዳል።
- የሚታወቁ የንግድ ልውውጦች፡ ከአስደናቂው ውጪ ጠንካራ ቢሆንም፣ በ NVIDIA የቅርብ ጊዜ GPUs ላይ ያለው ከፍተኛ አፈጻጸም በጥልቀት ሲያሻሽሉ አሁንም TensorRT-LLMን ሊደግፍ ይችላል።
- Hugging Face Text Generation Inference (TGI) ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ከማነጣጠር-ተኮር ባህሪዎች እና ሰፊ የሞዴል ድጋፍ ጋር የሚንከባከበው፣ ለድርጅት ተስማሚ አገልጋይ የሚፈልጉ ቡድኖች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ ጠንካራ ነባሪዎች፣ ባለብዙ ሞዴል አገልግሎት፣ የቶከን ዥረት ድጋፍ እና ቀላል HF ሥነ-ምህዳር መስተጋብር።
- የማዋቀር ልምድ፡ በ Docker የተሰራ፣ ግልጽ በሆኑ የምግብ አዘገጃጀቶች እና የተቀናጀ ቅጦች።
- የንግድ ልውውጦች፡ ከፍተኛ አፈጻጸም TensorRT-LLMን ሊያዘገይ ይችላል; አንዳንድ የሥራ ጫናዎች የ vLLMን የማስታወስ ችሎታ ይደግፋሉ።
- NVIDIA TensorRT-LLM: እያንዳንዱ ቶከን እና ዋት ሲቆጠር ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ በደረጃ ፈጣን የማመንጨት ጊዜዎችን የሚያሳድዱ የ NVIDIA GPU ሱቆች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ የግራፍ-ደረጃ ውህደቶች፣ የከርነል-ደረጃ ማሻሻያዎች እና ለከፍተኛ ደረጃ ትራፊክ የቁጥር ድጋፍ።
- የማዋቀር ልምድ፡ የተወሰነ የግራፍ ልወጣ እና ከ NVIDIA የመሣሪያ ሰንሰለት ጋር መተዋወቅን ይጠይቃል ነገር ግን በአፈጻጸም ይከፍላል።
- የንግድ ልውውጦች፡ የሻጭ መቆለፊያ; ከ NVIDIA-ያልሆኑ ሃርድዌር ላይ ያነሰ ተንቀሳቃሽ።
- LMDeploy: ተግባራዊ፣ ዘንበል ያለ እና የተመቻቸ ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ TensorRT እና Tritonን በዝቅተኛ ግጭት በማዋሃድ ተግባራዊ መሣሪያ ስብስብን የሚያደንቁ ቡድኖች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ ቀልጣፋ የማሰማራት ፍሰቶች፣ ጥሩ ነባሪዎች፣ የተለመዱ LLM ቤተሰቦችን ይደግፋል።
- የንግድ ልውውጦች፡ ከ vLLM/TGI ጋር ሲነጻጸር ትንሽ ሥነ-ምህዳር; የላቁ ባህሪያት ተጨማሪ ሥራ ሊፈልጉ ይችላሉ።
- NVIDIA Triton Inference Server: የድርጅት ፖሊግሎት ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ጥብቅ SLOዎች እና MLOps ፍላጎቶች ያሏቸው የተቀላቀሉ ሞዴል ግዛቶች (LLMs፣ CV፣ ASR)።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ የሞዴል ስብስቦች፣ በአንድ ጊዜ የኋላ-ፍጻሜዎች (TensorFlow፣ PyTorch፣ ONNX፣ TensorRT) እና የምርት-ደረጃ ክትትል።
- የንግድ ልውውጦች፡ ተጨማሪ የሚንቀሳቀሱ ክፍሎች; ከፍተኛ አፈጻጸምን ለመምታት ጥንቃቄ የተሞላበት መገለጫ ያስፈልጋል።
- Ollama: የአካባቢ-መጀመሪያ የገንቢ ተሞክሮ ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ በ Macs ወይም ትናንሽ አገልጋዮች ላይ በፍጥነት ለሚደገሙ የምርት ቡድኖች እና ገንቢዎች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ የአንድ-ትዕዛዝ ሞዴል ማሸግ እና ማገልገል፣ ለፕሮቶታይፕ፣ ማሳያዎች እና አካባቢያዊ መተግበሪያዎች በጣም ጥሩ።
- የንግድ ልውውጦች፡ በራሱ ትልቅ-ደረጃ የምርት ቁልል አይደለም; ብዙውን ጊዜ ከመግቢያዎች ጋር ይጣመራል ወይም በኋላ ይሻሻላል።
- OpenVINO: ሲፒዩ-የተመቻቸ ትንበያ ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ የጠርዝ እና የ CPU-መጀመሪያ ማስጀመሪያዎች፣ ወይም ከፍተኛ ደረጃ GPUs የሌላቸው ወጪ-ነክ ክላስተሮች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ ጠንካራ የቁጥር መሳሪያዎች፣ የግራፍ ማሻሻያ እና ጠንካራ የ CPU የትራፊክ መሻሻልዎች።
- የንግድ ልውውጦች፡ የ GPU እኩልነት ግቡ አይደለም; ትላልቅ ሞዴሎች ለመዘግየት የ GPU ሞተሮችን ሊመርጡ ይችላሉ።
- Ray Serve: ልኬት-ውጭ መቆጣጠሪያ አውሮፕላን ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ባለብዙ ሞዴል መስመሮች፣ A/B ሙከራዎች፣ ካናሪንግ እና ማይክሮሰርቪስ ቅጦች የሚያስፈልጋቸው የ Python ሱቆች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ በአገርኛ በአንጓዎች ላይ ይጨምራል; ከ vLLM፣ TGI ወይም ብጁ የኋላ-ፍጻሜዎች ጋር በጥሩ ሁኔታ ይጫወታል።
- የንግድ ልውውጦች፡ የራስዎን የሞዴል የሩጫ ጊዜ ያመጣሉ; አፈጻጸም ከትክክለኛው ሞተር ጋር በማጣመር ላይ የተመሠረተ ነው።
- የማህበረሰብ መሣሪያ (ለምሳሌ፣ Text-Generation-WebUI ሥነ-ምህዳር) ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ፈጣን ሙከራ፣ አስማሚዎች (LoRA/QLoRA)፣ ቁጥር እና የማህበረሰብ ስክሪፕቶች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ የመድገም ፍጥነት፣ ተለዋዋጭ UIs፣ ሰፊ የማህበረሰብ እውቀት መሠረት።
- የንግድ ልውውጦች፡ ምርትን ማድረግ ተጨማሪ ሥነ ሕንፃ ይጠይቃል።
- የሚተዳደሩ መድረኮች (ለምሳሌ፣ Baseten) እና የታስተናገዱ ትንበያዎች ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ለገበያ ፍጥነት እና ለሚተዳደር አስተማማኝነት የሚያሻሽሉ ቡድኖች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ ተራ ቁልፍ ማስጀመሪያ፣ ክትትል እና ራስ-ሰር ሚዛን።
- የንግድ ልውውጦች፡ ቀጣይ ወጪዎች እና በዝቅተኛ ደረጃ ማሻሻያዎች ላይ አነስተኛ ቁጥጥር።
- ድብልቅ ቅጦች (vLLM + TGI) ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ከ TGI የባህሪ ጥልቀት እና ከ vLLM ጥሬ ትራፊክ የሚያስፈልጋቸው ቡድኖች—በእያንዳንዱ መስመር በተመረጠ የሚቀርቡ።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ ተለዋዋጭነት; ጥያቄዎችን በሞዴል ቤተሰብ ወይም በአጠቃቀም ጉዳይ ማዞር ይችላሉ።
- የንግድ ልውውጦች፡ ተጨማሪ የኦፕስ ውስብስብነት እና የክትትል ዥረቶች።
- Triton + TensorRT-LLM: Elite NVIDIA ቁልል ለሚከተለው ምርጥ ነው፡ ሊተነበይ የሚችል ትራፊክ እና ጥብቅ SLAs ያላቸው የድርጅት የሥራ ጫናዎች።
- ቡድኖች ለምን ይመርጡታል፡ ለ NVIDIA ሃርድዌር በጣም ጥብቅ የተመቻቸ መንገድ፣ በበለጸገ ክትትል እና ቁጥጥር።
- የንግድ ልውውጦች፡ ገደላማ የመማር ከርቭ; ከ NVIDIA መሣሪያ ጋር በቅርበት የተሳሰረ።
ትክክለኛውን አማራጭ መምረጥ፡ የውሳኔ ፍሰት
- በ NVIDIA GPUs ላይ ከሆኑ እና ከፍተኛ ትራፊክ የሚያስፈልግዎ ከሆነ፡ በ TensorRT-LLM ይጀምሩ። ቀለል ያለ ማዋቀር ከመረጡ፣ መጀመሪያ vLLM ይሞክሩ እና መለኪያ ያድርጉ።
- የድርጅት ባህሪያት እና የተረጋጋ ergonomics የሚያስፈልግዎ ከሆነ፡ TGI ጠንካራ ነባሪ ነው።
- የተለያዩ የሞዴል ፖርትፎሊዮ ካለዎት (CV፣ ASR፣ LLM)፡ Triton አገልግሎትን ያስተካክላል።
- ሲፒዩ-መጀመሪያ ወይም ጠርዝ ላይ ከተሰማሩ፡ OpenVINO ተግባራዊ ምርጫ ነው።
- የአካባቢ ገንቢ ፍጥነት ከፈለጉ፡ Ollama በፍጥነት እንዲገነቡ ያደርግዎታል; በኋላ ይሰደዱ።
- የልኬት-ውጭ መቆጣጠሪያ አውሮፕላን ከፈለጉ፡ vLLM/TGI የኋላ-ፍጻሜዎችን ለማቀናበር Ray Serve ይጠቀሙ።
ሁኔታ ማጫወቻ መጽሐፍ፡ የትኛው በተሻለ የሚሰራ
- ከባድ ተዛማጅነት ያላቸው የውይይት ረዳቶች (7B–13B) → ለተመጣጣኝ ቀላልነት እና ፍጥነት vLLM ወይም TGI።
- ረጅም አውዶች ያሉት RAG → የ vLLM የማስታወስ ችሎታ ይረዳል; የ kv መሸጎጫ መቆንጠጥ እና የተከፋፈሉ አውዶችን ያስቡ።
- በድርጅት ፍጥነት ገደቦች እና ማረጋገጫ ያላቸው ብዙ ቋንቋ ሞዴሎች → TGI + መግቢያ; ወይም Ray Serve vLLMን ፊት ለፊት።
- በA100/H100 GPUs ላይ እጅግ በጣም አነስተኛ የመዘግየት ወኪሎች → TensorRT-LLM ወይም Triton+TensorRT-LLM።
- ውስን GPUs ያሉት የጠርዝ ትንታኔ → OpenVINO (CPU)፣ የተቆጠሩ ሞዴሎች።
- ተለዋጮችን በፍጥነት የሚያሽከረክሩ የምርምር ቡድኖች → Ollama ወይም የማህበረሰብ መሣሪያ ሰንሰለቶች፣ ከዚያ ወደ vLLM/TGI ያስተዋውቁ።
መርፌውን የሚያንቀሳቅሱ የማሻሻያ ምክሮች
- ቁጥር፡ ለ TensorRT-LLM INT8/FP8 ይሞክሩ; ለተደገፈበት vLLM/TGI 4-ቢት/8-ቢት። በመረጃ ስብስቦችዎ ላይ ያለውን ጥራት ያረጋግጡ።
- ባችንግ እና ግምታዊ ዲኮዲንግ፡ በእያንዳንዱ ባች እና ናሙና መለኪያዎች ከፍተኛ ምልክቶችን ያስተካክሉ። ግምታዊ ዲኮዲንግ መዘግየትን በእጅጉ ሊቀንስ ይችላል።
- KV መሸጎጫ እና የአውድ መስኮቶች፡ የአውድ ርዝመት ስርጭትዎን መሠረት በማድረግ የመሸጎጫ መጠኖችን ይግለጹ; ተንሸራታች መስኮቶችን ያስቡ።
- ቶከን ማድረግ እና ቅድመ/ድህረ ሂደት፡ ቶከን ሰሪዎች መጨናነቅ ይችላሉ; ቅድመ/ድህረ ደረጃዎችን ትይዩ ያድርጉ።
- ክትትል፡ የ Prometheus/Grafana መለኪያዎችን ወደ ውጪ ይላኩ; TTFT፣ TPOT እና በእያንዳንዱ GPU ምልክት/ሰከንድ ይከታተሉ።
ልብ ሊባል የሚገባው፡ ሰነዶችን እየቀረጹ፣ ውጤቶችን እየገመገሙ ወይም በተለያዩ የትንበያ ሞተሮች ላይ ጥያቄዎችን QA እያደረጉ ከሆነ፣ Sider.AI ምላሾችን ጎን ለጎን በማነፃፀር፣ ረጅም ምዝግቦችን በማጠቃለል እና የሙከራ ጥያቄዎችን በራስ ሰር በማመንጨት በፍጥነት እንዲደግሙ ሊረዳዎት ይችላል። የትንበያ አገልጋይ አይደለም፣ ነገር ግን በግምገማ እና በሰነድ ዑደት ውስጥ ጊዜን መቆጠብ ይችላል።
Xorbits Inference አሁንም ትርጉም የሚሰጥበት
- በአንድ ቁልል ውስጥ ለቋንቋ፣ ለንግግር እና ለብዙ ሞዴሎች ሁለገብ አስጀማሪን ከፍ አድርገው ይመለከቱታል።
- የሞዳል ድብልቅን እየቃኙ እና አንድ ወጥ የሆነ የገንቢ ልምድ ይፈልጋሉ።
- ገና የጂፒዩ ትራፊክ ወይም የድርጅት መቆጣጠሪያዎችን ገደብ እየገፉ አይደሉም።
ማህበረሰብ እና ምንጮች
- Xorbits Inference (Xinference) ማከማቻ አጠቃላይ እይታ፡ Xinferenceን ለቋንቋ፣ ለንግግር እና ለብዙ ሞዴል አገልግሎት ኃይለኛ፣ ሁለገብ ቤተ-መጽሐፍት አድርጎ ያስቀምጣል።
- የባለሙያ ወሬ vLLM፣ TGI እና TensorRT-LLM በተከታታይ ግንባር ቀደም የምርት አማራጮች አድርጎ ያጎላል፣ TensorRT-LLM ብዙውን ጊዜ በ NVIDIA GPUs ላይ ከፍተኛ አፈጻጸምን ያገኛል።
ሊተገበሩ የሚችሉ ቀጣይ እርምጃዎች
- በመጋገር ይጀምሩ፡ vLLM ከ TGI ጋር በዒላማ ሞዴልዎ(ዎች) ላይ; TTFT፣ TPOT እና ወጪ/ምልክት ይሰብስቡ።
- በ NVIDIA ላይ ከሆኑ እና እያንዳንዱ ሚሊሰከንድ አስፈላጊ ከሆነ፣ TensorRT-LLMን ወደ ፈተናው ያክሉ።
- ለብዙ-ሞዳል ግዛቶች፣ የሞዴል ስብስቦች ወይም ጥብቅ SLOዎች፣ Tritonን ይሞክሩ።
- ለ CPU-መጀመሪያ ወይም የጠርዝ ገደቦች፣ OpenVINO መነሻ መስመሮችን ያሂዱ።
- ባለብዙ ሞዴል መስመሮችን እና A/B ሙከራዎችን ለማቀናበር Ray Serve ወይም መግቢያ ይጠቀሙ።
ቁልፍ መውሰጃዎች
- ለ Xorbits Inference አንድ-ለሁሉም የሚስማማ አማራጭ የለም። የሥራ ጫናዎ እና ሃርድዌርዎ አሸናፊውን ይወስናሉ።
- vLLM፣ TGI እና TensorRT-LLM ለአብዛኛዎቹ የምርት LLM አገልግሎት ፍላጎቶች ዋናውን ሶስትዮሽ ይመሰርታሉ።
- Triton፣ LMDeploy እና Ray Serve ጠንካራ የድርጅት የመሳሪያ ስብስብን ያሟላሉ።
- በጊዜ እና ብዙ ጊዜ ያሻሽሉ—ቁጥር፣ ባችንግ እና መሸጎጫ አስተዳደር ወጪዎችዎን በግማሽ ሊቀንሱ ይችላሉ።
አባሪ፡ ፈጣን የንፅፅር ድምቀቶች
- በጣም ቀላል መወጣጫ፡ vLLM፣ TGI፣ Ollama
- ከፍተኛ NVIDIA አፈጻጸም፡ TensorRT-LLM; TensorRT-LLM + Triton
- ለተቀላቀሉ ሞዴል ግዛቶች ምርጥ፡ Triton
- ምርጥ ሲፒዩ-መጀመሪያ፡ OpenVINO
- ለ Python ሱቆች ምርጥ የመቆጣጠሪያ አውሮፕላን፡ Ray Serve
- የአካባቢ-መጀመሪያ ፕሮቶታይፕ፡ Ollama
ማጣቀሻዎች
- Xinference አጠቃላይ እይታ በ GitHub ላይ።
- ከፍተኛ የትንበያ ሞተሮች የማህበረሰብ ውይይት፡ vLLM፣ TGI፣ TensorRT-LLM።
ተደጋጋሚ ጥያቄዎች
Q1:ለLLM አገልግሎት ምርጥ የ Xorbits Inference አማራጮች ምንድናቸው?
ከፍተኛ ተወዳዳሪዎች vLLM፣ Hugging Face Text Generation Inference (TGI) እና NVIDIA TensorRT-LLM ያካትታሉ። እንደ ፍላጎቶች, Triton, LMDeploy, Ray Serve, OpenVINO እና Ollama እንዲሁ ጠንካራ አማራጮች ናቸው.
Q2:vLLM ለምርት ስራዎች ከ Xorbits Inference በበለጠ ፈጣን ነው?
በብዙ የምርት ሪፖርቶች፣ vLLM በገጽ ትኩረት እና ቀልጣፋ KV መሸጎጫ አስተዳደር ምክንያት እጅግ በጣም ጥሩ ትራፊክ እና መዘግየትን ይሰጣል። ሁልጊዜ በዒላማ ሞዴልዎ እና ሃርድዌርዎ ላይ መለኪያ ያድርጉ።
Q3:TensorRT-LLMን ከ TGI ወይም vLLM መቼ መምረጥ አለብኝ?
በ NVIDIA GPUs ላይ ሲሆኑ እና ከፍተኛ አፈጻጸም በሚያስፈልግዎ ጊዜ TensorRT-LLMን ይምረጡ፣ የግራፍ-ደረጃ እና የከርነል ማሻሻያዎችን ይጠቀሙ። በተለምዶ በጥሬ ፍጥነት ያሸንፋል ነገር ግን ለማዋቀር የበለጠ ውስብስብ ሊሆን ይችላል።
Q4:ባለብዙ ሞዴል ትንበያን ለማስፋት ቀላሉ መንገድ ምንድነው?
TGI ወይም vLLMን እንደ የኋላ-ፍጻሜዎች ይጠቀሙ እና በ Ray Serve ወይም መግቢያ ያቀናብሩ። ለተደባለቁ ሞዳሊቲዎች፣ በሞዴሎች ላይ አገልግሎትን ለማስተካከል NVIDIA Tritonን ያስቡ።
Q5:ጥሩ የ CPU-መጀመሪያ Xorbits Inference አማራጮች አሉ?
አዎ. OpenVINO በቁጥር እና በግራፍ ማሻሻያዎች ጠንካራ የ CPU-ተኮር አማራጭ ነው። ለጠርዝ ማስጀመሪያዎች ወይም ከፍተኛ ደረጃ GPUs የሌላቸው ወጪ-ነክ ክላስተሮች ተስማሚ ነው።
